Systèmes de traduction automatique et levée d'ambiguïté: étude comparée de systèmes de TABR, TAS et TAN

FR: La traduction automatique (TA) est un domaine en pleine effervescencedepuis l'invention de l'ordinateur. L'aventure a commence par la traduction a basede regles (TABR) dans les annees 1940-1950. La traduction automatique statistique(TAS) s'est imposee quelques decennies plus tard et la traduction automatiqueneuronale (TAN) a vu le jour au XXIe siecle. Cette distinction n'est pas strictepuisque la plupart des systemes de TA sont aujourd'hui hybrides, mais l'ambiguitereste un piege bien connu, tant dans le cadre de la traduction humaine que de latraduction automatique.Le mot anglais courant issue souleve deux types d'ambiguite : « ambiguitegrammaticale » (nom ou verbe ?) et « ambiguite homographique et polysemique »lorsqu'un mot a plusieurs sens dans la langue source (Hutchins 2005 : 17). Cetterecherche se limite a trois sens du nom issue et a deux sens du verbe. Un echantillonde phrases comportant au moins une occurrence du mot issue dans un de ces cinqsens a ete selectionne dans le British National Corpus afin de comparer quatresystemes de traduction automatique anglais-francais : SYSTRAN (TABR, accesgratuit en ligne), Google Translate (TAS, acces gratuit en ligne), MT@EC (TAS,acces limite) et le systeme de TAN de LISA (Universite de Montreal). Les resultatsont ete compares a un modele de traduction humaine fonde sur des memoires detraduction afin d'evaluer les faiblesses et les atouts de chaque systeme de TA, decomparer leurs performances et de proposer des possibilites d'amelioration grâce al'hybridation des systemes.